DBMS > Amazon Neptune vs. DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. Stardog
System Properties Comparison Amazon Neptune vs. DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. Stardog
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon Neptune Xexclude from comparison | DolphinDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Graph Engine  former name: Trinity Xexclude from comparison | Stardog Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, reliable graph database built for the cloud | DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine | Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS RDF store | Time Series DBMS | Key-value store Wide column store | Graph DBMS Key-value store | Graph DBMS RDF store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/neptune | www.dolphindb.com | cloud.google.com/bigtable | www.graphengine.io | www.stardog.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html | cloud.google.com/bigtable/docs | www.graphengine.io/docs/manual | docs.stardog.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | DolphinDB, Inc | Microsoft | Stardog-Union | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2018 | 2015 | 2010 | 2010 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | v2.00.4, January 2022 | 7.3.0, May 2020 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial free community version available | commercial | Open Source MIT License | commercial 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | .NET and C | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux Windows | hosted | .NET | Linux macOS Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | schema-free | yes | schema-free and OWL/RDFS-schema support | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | no | no | no Import/export of XML data possible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | no | yes supports real-time indexing in full-text and geospatial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL-like query language | no | no | Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | RESTful HTTP API | GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C# C++ F# Visual Basic | .Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | no | yes | user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | no | no | yes via event handlers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | horizontal partitioning | Sharding | horizontal partitioning | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances. | yes | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Multi-source replication in HA-Cluster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency in HA-Cluster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in graphs | no | no | no | yes relationships in graphs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | Atomic single-row operations | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes with encyption-at-rest | yes | yes | optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Administrators, Users, Groups | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users and roles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon Neptune | DolphinDB | Google Cloud Bigtable | Graph Engine former name: Trinity | Stardog | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Find and link similar entities in a knowledge graph using Amazon Neptune, Part 1: Full-text search | Amazon Web ... Find and link similar entities in a knowledge graph using Amazon Neptune, Part 2: Vector similarity search | Amazon ... Analyze large amounts of graph data to get insights and find trends with Amazon Neptune Analytics | Amazon Web ... Create a Virtual Knowledge Graph with Amazon Neptune and an Amazon S3 data lake | Amazon Web Services Uncover hidden connections in unstructured financial data with Amazon Bedrock and Amazon Neptune | Amazon Web ... provided by Google News | Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Review: Google Bigtable scales with ease Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News | Trinity Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases Aerospike Is Now a Graph Database, Too The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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